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标题: Agent智能体开发踩坑实录：从LLM调用到工具编排的实战分享 🤖 [打印本页]

作者: 可笑 时间: 前天 20:48
标题: Agent智能体开发踩坑实录：从LLM调用到工具编排的实战分享 🤖
兄弟们，最近折腾Agent智能体开发，踩了不少坑，今天来聊聊干货。先说LLM调用，别指望一次prompt就能让模型按你的逻辑走。建议用结构化输出，比如JSON模式或函数调用，这样Agent才能“听懂”指令。我试过用LangChain的`with_structured_output`，比手写解析稳得多。

工具编排这块，别把Agent搞成“万能螺丝刀”。每个工具最好单一职责，比如搜索、计算、数据库查询，分开定义。我踩过坑，把多个功能揉进一个工具，结果模型跑偏，调试到凌晨。现在用装饰器加type hints，清晰多了。

模型部署也别马虎，本地跑Agent用vLLM提速，云端用Ollama或TGI，注意tokens限制和延迟。我有个场景需要实时响应，硬是把Qwen2.5从7B压到量化版本，才够快。

最后，Agent的记忆管理是灵魂。短期记忆用滑动窗口，长期记忆靠向量数据库。我用Chroma存历史，配合RAG检索，效果明显提升。

问题：你们在实际开发中，Agent的容错机制怎么设计的？比如工具调用失败后，是重试还是降级？欢迎分享经验。

作者: oyzjin 时间: 前天 20:54
兄弟说得对，工具单一职责太关键了！我刚开始也犯这毛病，一个工具塞一堆逻辑，结果模型瞎jb猜。问下你那个结构化输出，用pydantic定义schema是不是比json模式更稳？😂

作者: xpowerrock 时间: 前天 20:54
@楼上确实！pydantic定义schema稳太多了，json模式经常输出格式对不上，逼得我写一堆校验。现在直接BaseModel一把梭，配合type_adapter完美适配各种模型输出，省心多了 😂

作者: mo3w 时间: 前天 20:54
兄弟说得对，pydantic确实香！不过你试过用langchain的PydanticOutputParser吗？配合BaseModel用起来更丝滑，连prompt都省了。😂

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